// Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。

// 请你实现 Trie 类：

// Trie() 初始化前缀树对象。
// void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
// boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
// boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。

class Trie {
    class TrieNode{
        boolean end;
        TrieNode[]  tns = new TrieNode[26];
    }
    /** Initialize your data structure here. */
    TrieNode root;
    public Trie() {
        root = new TrieNode();

    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    public void insert(String word) {
        TrieNode p =root;
        for(int i =0;i<word.length();i++)
        {
            int u = word.charAt(i)-'a';
            if(p.tns[u]==null)
                p.tns[u] = new TrieNode();
            p = p.tns[u];
        }
        p.end = true;
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    public boolean search(String word) {
        TrieNode p = root;
        for(int i=0;i<word.length();i++)
        {
            int u = word.charAt(i)-'a';
            if(p.tns[u]==null)
                return false;
            else
                p = p.tns[u];
        }
        return p.end;
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode p = root;
        for(int i=0;i<prefix.length();i++)
        {
            int u = prefix.charAt(i)-'a';
            if(p.tns[u]==null)
                return false;
            else
                p = p.tns[u];
        }
        return true;
    }
}

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.insert(word);
 * boolean param_2 = obj.search(word);
 * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */